package com.example.sonone.spring;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.example.sonone.pojo.Order;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;


/**
 * spring整合kafka，直接用main方法测试  发送方
 */
public class MsgProducer {


    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();

        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.73.131:9092");

        /*  发出消息持久化机制参数
        （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。
        这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时 leader 又挂掉，则消息会丢失。
        （3）acks= -1 或all： 这意味着leader需要等待所有备份(min.insync.replicas配置的备份个数)都成功写入日志，这种策略会保证只要有
         一个备份存活就不会丢失数据。 这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
        */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");

        //发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那
        // 边做好消息接收的幂等性处理
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);

        //重试间隔设置 单位 ms
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);

        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        // 类似于先把消息发送到缓冲区，然后批量发送
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);

        //kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        //设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);

        //默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        //一般设置100毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出 去
        //如果100毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 100);

        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.25);
            //指定发送分区
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>
                    ("order‐topic", 0, String.valueOf(order.getOrderId()), JSON.toJSONString(order));

            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
//            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>
//                    ("my‐replicated‐topic" , String.valueOf(order.getOrderId()), JSON.toJSONString(order));


            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
/*            RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" +
                    metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());*/


            //异步方式发送消息  一般异步用的多
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                    if (null != e) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + e.getStackTrace());
                    }
                    if (null != metadata) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" +
                                metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());
                    }
                }
            });

            //异步处理完成之后 马上处理其他业务 比如 下完订单后送积分 TODO


            // 关闭连接
            producer.close();

        }


    }


}
